import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * @author yitta
 * @date 2021/11/14 22:45
 */


    public class WordcountReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        // 定义reduce端输出类型
        int sum;
        IntWritable v = new IntWritable();

        // 快捷键 ： ctrl + o 选择： reduce
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // key 是map端 相对应的 第三个参数类型， values 是map的value 值
            // key dear , value 就是这个数值
            // 累计
            sum = 0;
            for (IntWritable count : values){
                sum += count.get();
            }
            // 2、输出
            v.set(sum);
            context.write(key,v);

        }
    }

